■ 회귀분석을 쓰는 경우 관측변수만을 독립·종속 변수로 직접 다루고 싶을 때 회귀분석이 적합합니다. 여러 측정지표를 하나의 변수로 평균 내어 사용해야 하는 번거로움이 있지만, 간단한 경로 검증이라면 여러 번의 회귀분석으로도 충분합니다. 측정오차를 별도로 모델링하지 않아도 되는 상황에 활용됩니다. ■ SEM을 쓰는 경우 잠재변수와 그 측정지표를 동시에 고려하고 싶을 때 구조방정식모델링이 유리합니다. 한 번의 실행으로 신뢰도·확인적 요인분석과 경로 검증을 동시에 얻을 수 있어 인과관계 모형 분석에 일반적인 추세를 따릅니다. 측정오차를 포함한 복합 모형을 구축하고자 할 때 선택합니다. 실무 적용 팁 간단한 관계 검증이라면 회귀분석으로 시작하고, 측정지표가 다수이고 잠재변수를 포함한 전체 모형이 필요하면 SEM을 적용합니다. 두 방법을 구분하여 연구 설계 단계에서 적절히 선택하면 분석 효율을 높일 수 있습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=66